浅谈通信行业大数据分析及应用
移动通信网络优化中大数据分析技术的应用
移动通信网络优化中大数据分析技术的应用随着移动通信网络的不断发展，网络容量和质量的需求也越来越大。
为了满足用户对高质量通信服务的需求，移动通信网络运营商需要不断优化网络性能，提高服务质量。
而在这个过程中，大数据分析技术发挥了巨大的作用。
本文将从大数据分析技术在移动通信网络优化中的应用入手，探讨其在网络优化中的重要性和作用。
1. 网络性能分析在移动通信网络优化中，大数据分析技术可以帮助运营商对网络性能进行全面的分析。
通过收集网络中的大量数据，运营商可以对网络的质量、容量、覆盖等方面进行详细的分析，找出网络中存在的问题和瓶颈，并及时加以解决，提高网络性能。
2. 用户行为分析大数据分析技术还可以帮助运营商对用户行为进行深入分析。
通过分析用户的通信行为、偏好等数据，可以为运营商提供更准确的用户画像，帮助运营商更好地理解用户需求，优化网络覆盖和容量规划，提供更个性化的通信服务，从而提高用户满意度和留存率。
3. 故障预测与预防通过大数据分析技术，运营商可以对网络中的故障进行预测与预防。
通过收集和分析网络中的大量数据，可以早早发现网络中的异常情况，提前做好预防工作，避免网络故障对用户的影响，保障网络的稳定性和可靠性。
4. 资源优化在移动通信网络中，资源的优化管理非常重要。
大数据分析技术可以帮助运营商对网络资源进行全面的分析，帮助运营商更好地进行资源规划和优化，提高资源的利用率，降低网络建设和运营成本。
5. 服务质量监控1. 数据驱动决策2. 实时性大数据分析技术可以实现对网络数据的实时监控和分析，使得运营商能够及时发现网络中的问题和异常情况，采取及时的措施，保障通信服务的质量和稳定性。
3. 精细化管理4. 成本效益5. 用户体验通过大数据分析技术，运营商可以更好地了解用户需求，提供更个性化、定制化的通信服务，提高用户体验和满意度。
随着5G技术的不断发展和普及，移动通信网络将面临更大的挑战和机遇。
大数据分析技术在移动通信网络优化中将扮演更加重要的角色。
探究大数据分析在通信网络优化中的应用
探究大数据分析在通信网络优化中的应用随着通信网络的不断发展，用户对网络质量的要求也越来越高。
通信网络优化变得尤为重要，而大数据分析已经成为优化的必备工具之一。
通过大数据分析，通信运营商可以更好地了解用户的需求，优化网络结构，提升网络性能，以满足用户的需求。
本文将探究大数据分析在通信网络优化中的应用。
一、大数据分析在通信网络优化中的作用1.1 网络性能分析大数据分析可以帮助通信运营商分析网络性能，包括数据传输速度、延迟、丢包率等指标。
通过大数据分析，运营商可以了解网络中存在的问题，并及时进行优化。
可以根据大数据分析的结果调整网络结构，优化传输路径，减少延迟，提升网络速度，从而提升用户体验。
1.2 用户行为分析大数据分析可以帮助通信运营商分析用户的行为习惯，包括使用时间、地点、流量消耗等。
通过大数据分析，运营商可以了解用户的需求，分析不同地区、不同时间段的用户流量分布情况，从而优化网络结构，提升网络覆盖和容量，满足用户需求。
1.3 故障预测与智能维护通过大数据分析，通信运营商可以对网络设备进行监控，并进行故障预测。
运营商可以通过分析网络设备的数据，提前发现可能存在的故障，并进行智能维护，避免网络因故障而影响用户体验。
1.4 网络安全分析大数据分析也可以帮助通信运营商分析网络安全问题，包括网络攻击、数据泄露等。
通过大数据分析，运营商可以及时发现潜在的安全隐患，在网络安全方面做出相应的优化和改进，保障用户的信息安全。
二、大数据分析在通信网络优化中的案例分析2.1 网络覆盖优化某通信运营商利用大数据分析，对网络覆盖情况进行了分析。
通过分析不同地区的用户流量分布情况，该运营商发现某些地区存在覆盖不足的问题，用户体验较差。
基于大数据分析的结果，该运营商进行了网络优化，增加了网络覆盖的投入，在覆盖不足的地区增加了基站，提升了网络覆盖和用户体验。
三、大数据分析在通信网络优化中的未来发展趋势3.1 精细化优化未来，随着大数据分析技术的不断发展，通信运营商将更加精细化地进行网络优化。
电信运营行业的数据分析和大数据应用
电信运营行业的数据分析和大数据应用随着信息技术的不断发展和智能设备的普及，电信运营行业正面临着大量的数据涌入和应用的挑战。
数据分析和大数据应用成为了电信运营商的重要课题，通过对数据的深入分析和合理应用，可以为运营商提供更全面、准确的信息，优化运营模式，提升用户体验，形成竞争优势。
本文将探讨电信运营行业的数据分析和大数据应用。
一、数据分析在电信运营行业的应用1. 洞察用户需求电信运营商拥有庞大的用户基础，通过对用户数据的分析，可以深入洞察用户的需求和偏好，为运营商提供有针对性的服务。
通过分析用户的通话记录、短信使用情况、上网习惯等数据，可以了解用户的通信需求和消费行为。
同时，运营商可以结合用户的地理位置信息进行精细化的推送，为用户提供更加个性化的服务。
2. 优化网络建设电信运营商需要不断扩大网络建设，以满足用户日益增长的通信需求。
通过对网络数据的分析，可以了解网络的使用情况，包括用户数、通信流量、网络质量等指标。
基于这些数据，运营商可以做出合理的网络规划，增加网络覆盖区域，改善网络质量，提升用户体验。
3. 营销与推广策略通过对用户行为数据的分析，可以帮助电信运营商制定更有效的营销和推广策略。
通过分析用户的消费习惯、偏好、上网行为等数据，运营商可以将有针对性的推荐和优惠活动发送给用户，提高用户的参与度和忠诚度。
此外，通过对竞争对手数据的分析，运营商还可以了解市场趋势和竞争情况，制定更具竞争力的营销策略。
二、大数据在电信运营行业的应用1. 实时监控和故障预警电信网络的稳定和可靠是运营商的首要任务。
借助大数据技术，运营商可以实时监控网络状态，并利用数据分析技术进行故障预警。
通过对网络设备传感器数据的分析，可以提前发现设备的异常情况，及时采取措施进行维修或更换，以避免网络故障对用户的影响。
2. 欺诈检测和风险预警电信运营商面临着大量的网络欺诈和风险，如诈骗电话、网络钓鱼等。
利用大数据技术，可以对用户的通话和网络行为进行实时监控和分析，发现异常行为和风险信号，并采取相应的防范措施，保护用户的信息安全。
大数据技术在通信工程管理中的应用
大数据技术在通信工程管理中的应用摘要：进入二十一世纪，在我国社会经济水平不断提升下，带动了我国科技的进步。
现阶段，我国已经提前进入了数字化时代，大数据技术等高科技技术被广泛应用于各大领域。
通信工程作为推动我国城市化建设及社会经济发展的主要原动力，也应用到了大数据技术，并逐渐走上数字化化发展道路。
大数据技术的应用不仅能够完善通信工程管理体系，还能够提高通信工程的数据信息处理能力及数据计算能力，实现对各种数据信息的高效管理，为城市化建设及通信领域发展等提供数据支持，从而推动整个社会进步及发展。
关键词：大数据技术；通信工程管理；应用分析引言根据通信业统计公报数据显示，电信、移动、联通等几大基础网络运营商在2021年的建设资产投资达到4058亿元。
在5G、物联网等新技术、新业务的应用，以及国家“新基建”战略要求的大力推动下，通信工程建设将继续呈现蓬勃发展的态势。
通信工程具有工期要求紧、质量要求高、场地分散、环境多变、影响因素较多、难以有效控制等特点。
经过几十年的发展，通信工程建设项目的管理水平得到了很大的提高，逐步踏入了规范化的管理道路。
1大数据技术的内涵“大数据（bigdata）”也被称为“巨量资料”，实质上就是各种数据信息的综合体现，具有Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）五大特点，已经成为IT行业重要工具，能够满足各种数据应用需求。
大数据技术是指用于处理、分析和管理大规模数据的技术及工具的统称，与其他现代技术相比，大数据技术不仅能够处理大量数据，还能够提高数据传输速率、优化数据结构，能够分析和处理海量数据，为各行业及场景提供数据支撑。
2大数据相关技术2.1数据采集数据采集是通过RFID射频技术、传感器或移动互联网等方式获得的各种类型的结构化及非结构化数据，是大数据技术应用的基础。
数据采集一般分为数据智能感知层和基础支撑层。
大数据技术在通信工程管理中的应用
大数据技术在通信工程管理中的应用摘要：当前，我国已率先步入数字社会，以大数据为代表的高新技术在社会的各个方面都得到了广泛的运用。
通讯工程已成为促进城镇化和社会经济发展的重要动力，同时也引入了大数据，逐步走向数字发展之路。
大数据技术的应用，既可以健全通讯工程的管理系统，又可以提升通讯工程的数据信息处理和数据计算的功能，有效地对各类数据信息进行有效地管理，为城镇化和通讯行业的发展等方面提供了数据支撑，以此来促进整个社会的发展和进步。
因此，本论文就如何将大数据技术运用于通讯项目的建设中作了较为详细的论述。
关键词：大数据技术；通信工程管理；应用分析一、大数据技术概述（一）大数据技术的含义“大数据”又叫“巨量资料”，本质上是多种数据的集合，它具备“大容量”、“高速”、“多样”、“价值密度”、“真实性”等五个特征，可以适应不同的数据应用需要，是 IT行业的一项关键技术。
大数据技术是对大数据进行处理、分析和管理的一种方法和手段，它具有处理海量数据的能力，具有提升数据传输速率，优化数据结构的能力，可以对海量数据进行分析处理，为各个产业和场景提供数据支持。
（二）大数据技术的种类大数据技术包括分布式存储和计算技术、数据采集和清洗技术、数据处理与分析技术，实时数据处理与处理技术，数据安全与保密技术。
（三）大数据技术的特征大数据的主要特征是：数据来源多样，数据类型多样，数据关联性强，数据量大，速度快，变化大，真实性强，复杂性高，价值高。
二、大数据技术对通信工程管理的重要性（一）能够提高通信运营商网络服务质量改善通讯运营商的网络服务品质，是通讯工程管理中的一项重要工作，也是通讯工程管理的重点，改善通讯网路的品质，已成为许多电信公司的重点工作。
而大数据技术的运用，可以对运营商的各类数据进行迅速的采集，并对各类数据信息进行分布式存储与智能分割等，进而对流量峰值、异常流量进行精确预测，进而对异常流量进行预警，以达到对网络阻塞等问题的实时检测与处理，提高客户的满意度。
通信技术大数据分析与应用探析
通信技术大数据分析与应用探析 随着物联网、云计算等新兴技术的快速发展，传统通信技术也经历了巨大的变革，无论是在技术上还是应用上都有了长足的发展。通信技术在当前社会生产和生活的方方面面都扮演着重要的角色，而这些与通信相关的技术和业务也带来了海量的数据。如何对这些数据进行挖掘和分析，已经成为了各个行业和领域都需要探究的热点问题。
一、通信大数据的来源和类型 通信技术中所涉及到的数据非常庞大，涉及到的数据种类也非常广泛。主要包括以下几类：
1、网络通信数据：一般指网络上的数据传输和交换过程中所产生的数据，包括网络延迟、数据传输速度、数据包的大小、网络链路的带宽等。
2、用户行为数据：通信业务所涉及到的用户行为数据非常庞大，主要包括用户的信令信息、通话记录、短信记录、网络浏览记录等。
3、设备状态数据：设备状态数据反映的是通信设备的运行状态和性能，主要包括设备的CPU利用率、内存使用率、硬盘空间占用率、设备功耗等。
4、环境数据：环境数据指的是通信系统所处环境的数据，包括气象数据、天气预报数据、自然灾害数据等，这些数据有利于提高通信系统的鲁棒性和容错性。
通信大数据在目前已经得到了广泛的应用，下面列举了几个典型的应用场景： 1、网络性能优化：通信大数据可以帮助网络运营商对网络的质量进行监测、分析和优化，支持针对网络中不同用户、应用、服务不同的策略调整。例如，基于大数据技术的网络优化可以实现用户固定终端到访问网络服务器的所有环节的监控，包括端到端延迟、带宽利用率、网络瓶颈等因素，从而使得用户体验更为稳定和流畅。
2、客户精细化营销：移动营销是指利用通信技术和数据分析等手段，以个性化和精准化的方式进行营销活动，可以提高营销效率而同时保持用户侧被投诉率和退订率低。例如，基于大数据技术的客户精细化营销可以通过分析用户的基本画像信息、社会关系、交易习惯，运营商可以更好地满足用户个性化、定制化的需求。
大数据技术在通信领域的应用
Industry Observation产业观察DCW41数字通信世界2020.081 大数据使用的主要技术1.1 储存技术伴随着大数据时代的到来，如何对这些海量的数据进行保存，对数据进行有效的迁移等成为人们研究的重点和难点。
自20世纪90年代后直至现在，数据储存量不断发展改变，这也是储存技术的成长和不断发展。
例如：直接外挂储存方式的应用、网络附加储存方式的应用等，这些方式在优化和完善后，具有自身的特征和优势，通信数据中心根据服务器的数量或者面对的数据对象等，在分析这些条件后作出较为合理的选择。
1.2 挖掘分析技术挖掘分析技术主要是对海量数据中有用的、创新的、新颖的数据进行挖掘和识别，在这一过程中对数据的挖掘也是非常复杂的。
因此，大数据技术中，对于海量的数据进行挖掘是研究人员需要引起重视。
特别是对于上百的TB 级异构数据，如何进行处理和采用处理工具进行挖掘等也是难点。
通信运营商在进行数据的处理时还需要对大数据持续增长的特征进行考虑，还需要对今后增长的情况进行挖掘和分析。
一般情况下挖掘分析这些大数据时可以考虑云计算和分布式挖掘，这两种方式不仅具有较高的可靠性、扩展性，还具有容错率高的特征。
同时，免费的Hadoop 分布式挖掘平台适用于大数据挖掘。
2 大数据技术在通信领域中的应用价值大数据技术能够对海量的数据进行数据的采集、数据的处理、数据的分析、数据的储存和数据的管理等，使得挖掘出来的数据具有一定的价值。
伴随着互联网时代的进一步发展，通信领域中应用大数据技术已经成为一种趋势，通信工作的越来越智能化，能够更快地适应时代的发展，增强与外界竞争的能力。
例如：通信流量业务的把握，能够更好的满足客户的实际需求。
通信行业中的各个运行为了获取更好的收益和提升自身的服务质量，需要借助大数据技术对客户的实际需求等进行采集和处理，精准的预测出客户在流量业务方面的需求，这样才能准确把握客户在流量使用；又如：借助大数据技术能够更好地维护和管理通信的网络，提高网络的使用效率，及时发现和感知网络的状况，及时进行排除等，以期能够更好的服务与用户。
大数据分析在移动通信网络优化中的应用
大数据分析在移动通信网络优化中的应用随着移动通信网络的发展，我们已经进入了一个大数据时代。
大数据技术为移动通信网络的优化和管理提供了新的解决方案，这种技术在网络规划、性能优化和故障管理等方面都表现出了巨大的潜力。
本文将探讨大数据分析在移动通信网络优化中的应用，并介绍一些相关的案例和实践经验。
一、大数据分析在网络规划中的应用移动通信网络的规划是移动运营商必须要面对的挑战之一。
基站的部署位置、频段的规划、网络容量的分配等方面都需要进行精确的规划。
传统的网络规划方法往往需要大量的人力物力，并且很难保证规划的准确性和实时性。
而大数据分析技术可以通过对海量的网络数据进行挖掘和分析，为网络规划提供更精准的数据支持。
运营商可以利用大数据分析技术对用户的行为数据进行挖掘，分析用户的通信习惯和行为特征，以便更好地确定基站的部署位置和覆盖范围。
大数据分析还可以帮助运营商对网络负载情况进行精确预测，合理规划网络容量，避免出现网络拥堵和信号干扰等问题。
移动通信网络的性能优化是保证通信质量的关键环节。
传统的网络性能优化方法主要依赖于人工经验和测试数据，难以适应网络性能优化的实时性和精确性要求。
而大数据分析技术可以通过对网络性能数据的挖掘和分析，为网络性能优化提供更科学的支持。
运营商可以利用大数据分析技术对网络数据流量进行实时监测和分析，及时发现网络异常和性能瓶颈，并进行智能调整和优化。
大数据分析还可以帮助运营商根据用户的使用场景和习惯，精确优化网络覆盖和容量，提高用户体验和网络的整体性能。
运营商可以利用大数据分析技术对网络故障数据进行智能分析，发现故障的关联性和影响范围，帮助运营商快速定位和排除故障。
大数据分析还可以根据历史故障数据和用户反馈数据，建立故障预测模型，帮助运营商提前预防和避免网络故障的发生。
移动通信网络的安全管理是保障网络安全的重要环节。
随着网络攻击手段的不断升级，传统的安全管理方法已经难以满足网络安全管理的需求。
大数据技术在通信工程管理中的应用
关联分析技术
关联规则挖掘
利用关联规则挖掘算法，寻找不同数据之间的关联性，并建立起 数据之间的关联规则，发现数据中的潜在价值。
频繁项集挖掘
通过找出数据集中频繁出现的项集，发现数据之间的强关联关系， 提高对数据的理解和利用率。
序列模式挖掘
分析数据之间时间序列上的关联性，发现序列模式，预测未来趋势 和行为。
通信工程管理领域的数字化转型与发展
01
业务流程数字化
通过大数据技术推动通信工程管理领域的业务流程全面数字化，提高管
理效率，降低企业运营成本。
02
数据驱动管理
实现以数据为核心的管理模式，让数据为企业决策提供有力支持，提高
ห้องสมุดไป่ตู้
决策的科学性和准确性。
03
创新发展模式
大数据技术有助于企业在通信工程管理领域探索新的发展模式，如基于
数据的增值服务、数据驱动的商业模式创新等，为企业创造新的增长点
。
感谢您的观看
THANKS
技术选型
技术更新
根据通信工程管理的实际需求，选择合适 的大数据技术，包括数据存储、处理、分 析等方面的技术。
随时关注大数据技术的发展动态，及时引 进新技术，提升技术水平。
人才引进与培养
构建技术团队
积极引进具有大数据技术背景的专业人才 ，同时加强内部培训，提高现有人员的技 术水平。
组建专门负责大数据技术应用的技术团队 ，确保大数据技术在通信工程管理中的顺 利实施。
数据挖掘技术
数据清洗
在对大数据进行处理之前，需要 进行数据清洗，去除重复、无效 、错误等数据，保证数据的质量
和准确性。
特征提取
通过算法和模型对数据进行分析， 提取出数据中的关键特征和属性， 为后续的关联分析和预测分析提供 基础。
通信技术中的大数据与数据分析
通信技术中的大数据与数据分析随着科技的迅猛发展，通信技术的应用范围越来越广泛。
尤其是在大数据与数据分析方面，通信技术扮演着至关重要的角色。
本文将重点介绍通信技术中的大数据与数据分析，并探讨其应用和潜力。
我们来了解一下大数据在通信技术中的重要性。
随着移动通信的普及和互联网的发展，各种通信设备和平台产生了大量的数据。
这些数据包括用户的通话记录、短信、社交媒体信息等，以及网络设备之间的通信数据等。
这些数据量庞大且复杂，传统的数据处理方法已经无法胜任。
而大数据技术的应用可以帮助通信运营商和设备供应商从海量数据中挖掘有价值的信息，从而优化业务流程、提升用户体验以及增加收入。
接下来，我们来看一下大数据分析在通信技术中的应用。
首先是用户行为分析。
通过对通信数据的分析，可以了解用户的通信行为模式，比如通话时间、通信频率、通话类型等，从而为通信运营商提供用户喜好和需求的信息。
利用这些信息，运营商可以开展精准营销活动，定制个性化的通信套餐，提高用户黏性。
用户行为分析还可以应用于诈骗检测、欺诈行为分析等方面，为通信运营商提供安全保障。
其次是网络性能优化。
通过对通信数据的分析，可以了解网络的负载情况、通信质量等，从而帮助通信运营商优化网络架构，提高网络效率和稳定性。
数据分析还可以应用于故障监测与预测，通过对设备数据的实时监测和分析，提前发现潜在故障，预防网络中断，保障通信的可用性。
再者是智能运维和设备管理。
通过对通信设备数据的分析，可以实现设备运维的智能化。
比如通过对设备运行数据进行监控和分析，可以预测设备可能出现的故障，提前进行维护，降低停机时间，提高设备利用率。
通过对设备的数据进行分析，还可以实现设备的远程监控和管理，提高设备管理的效率。
除了上述的应用之外，大数据与数据分析在通信技术中还有很多未来的发展潜力。
比如可以应用于网络安全，通过对通信数据的分析，快速检测到网络中的异常行为，提供实时的威胁情报和攻击预警，保障网络的安全。
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浅谈通信行业大数据分析及应用
发表时间：
2019-09-21T22:11:40.813Z 来源：《基层建设》2019年第19期 作者： 左勇良
[导读] 摘要：随着大数据时代的到来，各行各业对数据信息的应用越来越频繁。
身份证号码：36243019811026XXXX
摘要：随着大数据时代的到来，各行各业对数据信息的应用越来越频繁。在通信行业中，大数据能够应用的资源十分广泛，但存在着
一定的技术难度。因此，有关人员必须要掌握大数据的分析方法，通过对数据信息进行有效的利用，保证通信行业的稳步发展。本文就通
信行业大数据的分析与应用进行探讨，希望能够给相关的研究人员提供一些有借鉴性的理论方案。
关键词：通信行业大数据分析数据信息
随着信息时代的深入发展，大数据近些年来得到了广泛的应用，并且大数据所涵盖的数据资源一直在不断地被人们充实和丰富，使其
逐渐被辐射到不同行业的发展当中。借助现代化数据分析软件的应用，可实现对海量数据资源的整合与分析，最终经过一系列处理模式的
加工，迅速对数据信息做出判断与决策。同理，将其应用于通信行业，可以迅速提升数据分析与数据传输的质量。
1
大数据在通信行业中的应用
大数据已经受到了通行行业的重视，可以说大数据是无处不在的，在大数据不断发展的今天，数据的应用变得越来越广泛，可以说大
数据决定着企业的未来，在企业的发展中扮演着重要的角色，尤其是在经济和商业等领域，要利用新型的处理方式，才能够保证决策的科
学性，是一种洞察力极高、流程优化能力极强的信息资源。大数据存在着以下四大特征：①类型复杂，例如网络日志、地理位置或者是视
频等信息。②数据的体量较大，从
TB到FB。③速度极快，能够快速的从各种类型的信息中进行有用信息的筛选。有着高回报在对数据，进
行手机管理戳处理的是过程中。④获得较高的回报。相关的领域将带数据归纳为四个
V，主要是指价值密度低、处理速度快、数据类型繁
多、数据体量大。大数据主要是来自于企业或者是行业信息系统、工业互联网、泛物联网（主要是指车联网、移动互联网和物联网）等。
2
通信行业大数据分析的方式方法
2.1
搜寻业务，锁定有价值的目标
大数据分析的方式方法，影响着通信行业信息的利用程度。通信行业想要获得更高质量的数据信息分析效果，就必须要正确掌控大数
据分析的方向。在通信行业中，全面搜寻业务范畴，锁定有价值的业务目标是十分重要的。它直接影响着工作人员的工作方法，以及工作
效率，因此，这就要求着工作人员必须明确大数据分析的具体流程。首先，工作人员通过相应的数据信息分析，搜寻到有价值的业务目
标。其次，保证相关业务部门的工作协调性。通过运用科学合理的分析方法，对有价值的业务目标进行更加精准的筛选，从而锁定最终目
标。最后，工作人员通过给予相应的技术处理，完成工作任务。尽管这样的工作流程具有一定的工作量和工作难度，但只要工作人员能够
坚持采集信息，全面分析数据，就能保证完成业务的准确性和效率性。
2.2
通过数据分析，确定服务方式
在通信行业中，工作人员必须要重视采集和分析这两个重要的工作流程。通过对大数据进行全方位的分析，找到和确定相应的关键权
值，以及重要指标。通过对关键权值和重要指标进行分析与总结，创建出一个优质的工作方法，从而保障指定业务的顺利开展，以及完成
业务发展的预期目标。在业务工作开展之前，工作人员一定要做好相应的工作，确定和完善发展目标。如果没有确立发展目标，就很容易
出现资源浪费，做无用功等现象。因此，通信行业高层人员必须要重视业务工作与业务目标的关系，通关严格的质量把关，保证工作人员
完成工作任务。通过合理应用大数据分析方法，尽早确定服务方式，从而创造更多的效益。
2.3
搜集数据信息，整合信息资源
在通信行业中，大数据分析方法的优劣性主要体现在其应用效果上。大数据分析方法不正确，就会导致其提炼的数据信息不具备对等
的使用价值，因此，工作人员一定要多做业务渠道调查，保证业务数据信息的准确性。通过利用大数据进行分析，将所有的数据进行分类
与整合，通过寻找相应的关联性，锁定有联系性的数据信息，从而方便日后的数据建模。在采集数据信息的过程中，工作人员应秉承职业
原则，谨慎地对无用的数据进行清洗，对有用的信息进行转换处理，从而为业务人员提供更加优质的业务数据信息，帮助业务人员汇总数
据信息，确定文件目标，进而保障工作稳健有序地进行。搜集数据信息，整合信息资源是一个重要的工作环节，它需要所有工作人员的通
力配合。
2.4
建模数据，优化数据信息工作人员分析数据的能力影响着工作的质量性，基于大数据分析方法的应用，工作人员必须要顶住压力，
不断提升自身的数据分析能力。只有这样，工作人员才能建好模型，优化数据信息。建模是一个复杂的过程，它需要一定的专业知识和技
能作支撑，尤其是对统计学、机器学、高等数学等方面的知识要求极高。工作人员知识储备不足，就会使建模失去效用，为了保证建模的
准确性，还需要在其工作过程中结合业务发展目标，以及工作人员的相关经验。除此之外，工作人员必须要掌握
Haodoop等软件使用方法，
并以此作为大数据分析的重要手段，提高建模效率。工作人员通过对模型进行反复的检查，不断修改错误参数，不断完善数据内容，从而
为完成业务目标提供实质性的保障。
3
通信行业大数据分析的应用策略
3.1
尽快实现精准营销发展目标
通信行业发展至今已经积累了海量的数据信息，在大数据时代，通信行业更要迅速抓住前所未有的机遇，积极转变传统营销方式，及
早实现精准营销的发展目标。在此过程中，通信行业要善于将销售与用户的位置、关系网络等进行科学的整合，以便根据用户的通信行
为、位置以及偏好等信息，全面展开实时销售业务。比如，美国的通信企业
Verizon借助大数据处理软件的优势，快速推出了
PrecisionMarketInsights
软件，以便使用软件的第三方能够对市场上的海量用户数据进行收集。这一软件能够收集包括位置以及Web浏览信息
在内的用户数据信息，包括人口统计数据、年龄及性别等信息，进行整合之后可以直接发给数据库终端，如此一来，服务器能够将具有共
同特征的数据信息进行聚类，售卖给需要做营销广告的公司。
3.2
提供新型通信服务
通信企业要立足于大数据分析方法，准确分析出未来的业务发展方向，从而向企业与用户提供新型通信服务。首先，通信企业可以借
助大数据处理软件，将用户信息处理成数据信息，之后将整合到的数据信息售卖给银行或零售商，或是为政府提供能够查询客户信用情况
的数据服务，使得第三方企业可以凭借数据信息来制定用户市场分析报告，或是对目标客户群体的行为轨迹进行分析。其次，通信企业还
可以将业务延伸到定向广告方面，通过原始用户数据资料，实现对于用户消费习惯或者位置的定向分析，以便在用户群体较多的地方投放
营销广告，进一步刺激潜在用户群体的购买欲望。另外，通信企业要善于认识到互联网与智能手机的发展优势，将数据分析的目标转移到
手机用户以及互联网用户，逐步建立移动用户多维度的统计信息管理平台，使其能够为政府或旅游部门提供数据参考，继而对用户的消费
行为、行为轨迹等数据进行精准分析，不断挖掘潜在市场。
3.3
积极转变企业盈利结构
随着大数据时代的来临，通信企业的数据量与数据产生的方式都发生了变化，能够掌握的数据信息也更加全面，要求通信企业不断抓
住新的商机，积极转变盈利模式。目前，通信企业能够掌握的用户信息，包括位置信息、信令信息以及网关、日志等信息，需要通信企业
充分利用已经掌握的数据信息资源，实现盈利结构的转变。比如，单从位置信息来讲，当前的通信企业可以通过位置分析来掌握用户在某
一地点的流量使用情况，而流量的使用情况已经成为当下通信企业之间展开竞争的焦点因素，具有广阔的商业价值。因此，通信企业可以
将分析到的用户位置信息或指令信息等历史数据，综合当前的数据信息进行建模，并且推广应用于我国的公共服务行业，借以辅助公共服
务行业工作人员用于处理突发事件或大型活动、指挥交通等用途，从而为通信企业带来新的效益增长点。
结束语
综上所述，大数据的深入发展与广泛应用，对于通信行业来说既是一种挑战，也是前所未有的发展机遇。在大数据理论的基础上，通
信行业可以在技术研发与产品生产环节，迅速摆脱以往落后思维与传统模式存在的弊端，以全新的发展面貌迎接大数据时代提供的便利。
而且，在显著提升通信数据分析结果可靠性的技术上，促进新型通信产品的研发与制造，有利于通信企业的可持续发展。
参考文献
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安颖.通信行业大数据分析及应用研究[J].消费导刊，2017，（28）：103.
[2]
堵雯曦.大数据处理软件在通信行业的应用探讨[J].江苏通信，2015，31（3）：52-55.